Statistiques - Méthodologie

Une méthode pour fusionner différentes prévisions en une seule prédiction précise.

Des recherches révèlent des infos plus profondes sur les écarts de salaires grâce à des modèles avancés.

BMRMM aide les chercheurs à analyser des séquences complexes influencées par le temps et divers facteurs.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des temps de survie et des résultats des patients.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des essais de médicaments contre le cancer.

Les modèles de taux de guérison aident à analyser des événements dans le temps, impactant des domaines comme la médecine et les sciences sociales.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de décès par tranche d'âge.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse factorielle en se concentrant sur l'interprétabilité des modèles.

CVTMLE combine TMLE et la validation croisée pour des estimations causales fiables dans la recherche.

Une discussion sur l'importance des hypothèses réalistes dans les estimands de recherche médicale.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de vraisemblance marginale en statistiques bayésiennes.

Un nouveau modèle améliore l'analyse du biais de sélection des échantillons dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des interactions génétiques dans les cellules individuelles.

Une comparaison des méthodes de filtrage révèle de nouvelles perspectives sur l'efficacité des modèles.

Ce document parle des méthodes pour réduire le biais dans les études d'observation avec des traitements continus.

Une nouvelle façon d'évaluer l'impact des différentes quantités de traitement sur les résultats.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la fiabilité des estimations causales dans les études de santé.

Un aperçu de comment les actions influencent les décisions de santé et les résultats.

Comment les variables mal mesurées affectent les résultats de recherche et introduisent des biais.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des modèles pour des prédictions plus fiables.

Découvrez comment la réconciliation des prévisions améliore la précision des prédictions à partir de différentes sources de données.

De nouvelles techniques améliorent les études sur les doses de traitement et leurs effets.

De nouvelles méthodes améliorent la fiabilité dans l'estimation des effets moyens des traitements.

Explore comment la recalibration de l'audace améliore les prédictions pour une meilleure prise de décision.

Approches innovantes pour évaluer la précision des modèles dans des groupes spécifiques.

Exploration de nouvelles méthodes en ACP pour l'analyse de données à haute dimension.

Une méthode en deux étapes pour estimer avec précision l'effet du traitement quand les participants ne respectent pas.

Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures des biomarqueurs du cancer.

Ce papier évalue l'efficacité du test du Chi-carré pour analyser des données catégorielles.

Présentation de l'approximation par point de grille pour gérer efficacement de gros ensembles de données.

De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des caractéristiques de la population en utilisant des données d'échantillonnage mixte.

Une nouvelle approche pour classifier efficacement des données tensoriels dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des tests de modèles causaux avec des variables cachées.

La recherche souligne l'importance d'analyser les effets des traitements qui changent au fil du temps dans les SW-CRTs.

Une méthode pour identifier les changements de données entre capteurs avec un minimum de fausses alertes.

Une nouvelle approche améliore les estimations de la propagation du COVID-19.

Un aperçu de comment le prix influence la demande d'électricité en utilisant des techniques d'estimation avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de jeux de données complexes en se concentrant sur les variables pertinentes.

Un aperçu des méthodes pour de meilleures estimations de survie chez les patients avec des conditions graves.